研招新闻#安徽大学#大数据精准资助 提升学生满意度

本学期结束前 ，安徽大学开展了对12102名在校生的抽样调查，结果显示
，学生资助工作的满意度高达97.3%，这一数字比以往有了较大提升。

本学期起 ，该校2018级新生全部完成线上“就学压力测评”
，学校通过“线上系统自动打分、线下辅导员带领学生逐个核实 ”的认定模式，共认定出“家庭经济困难学生”1326人 ，并细分为“特殊困难
”“困难”“一般困难 ”3个等级 。

依据学生填报的基础数据
，大数据分析可以给出每个人的就学经济“压力值
”，从而对家庭经济困难学生认定起到有效的把关作用。值得一提的是 ，本次认定过程中
，在大数据分析结果的比对 、核实下，压力值较高的同学中 ，有126人原先未参与认定
，后来提交了经济困难认定申请;压力值较低的同学中，有109人因信息误填 ，后来放弃了申请，或被认定为非经济困难学生
。

“传统的工作模式如同‘大水漫灌’普惠式资助
，学校按照固定的比例将经济困难生指标划分到院系，再分到班级 ，学生主动提出申请
，经过核实后再公示，而大一新生 ，其家庭实际经济情况往往不被老师、同学所了解。”据安徽大学一位辅导员分析
，这种模式还不可避免地忽略掉院系
、班级之间现实存在的生源差异，有的学院(班级) ，学生家庭经济状况总体较好
，可能用不掉助学金指标，而有的学院(班级) ，学生家庭经济状况总体较差
，助学金指标不够分，由此造成指标分配无法精准 。

据了解 ，全国高校普遍存在学生家庭经济情况识别难问题，由此导致资助资源分配不精准、帮扶措施缺乏针对性 、资助育人成效不显著等系列问题
。教育部部长陈宝生曾指出
，要全面推进学生资助工作精准化，切实提高资助育人成效 ，努力提升学生资助科学化水平。

2017年起
，安徽省教育厅试点开展高校智慧资助，利用大数据挖掘与分析技术
、数学建模理论 ，帮助资助工作者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平 、发现“隐性贫困 ”与疑似“虚假认定
”学生
，提高学生资助工作的精准度和公平性 。

作为试点高校，安徽大学自主研发了“学生就学经济压力测评”系统 ，依据国家现行政策
，从社会学
、数学、信息科学等不同的研究视角出发，通过家庭“收入 ”“资产
”与“支出”“欠债 ”等维度 ，精准计算每名学生的就学经济压力指数
。经过一年多的实践
，学校先后对3万余人次学生的数据进行反复测试 、论证，最终形成“全校一把尺子
”的经济困难生认定标准 ，并首次在2018级新生中成功运用。经过“线上线下”核实后，将助学金指标按照学生实际的“就学经济压力指数值 ”进行分配
，彻底打破了原先资助资源“按比例”“一刀切
”的分配模式 。

据了解，该校相关部门正在进一步设计“精准识别”工作闭环系统 ，构建“有感知 ”的智慧资助
。